基于宏观仿真模拟的公交线网评价模型

对城市公交线网进行分析评价，是城市公交系统规划和公交线网优化的重要组成部分。实际工作中，由于条件限制，很多评价所需数据无法准确获取。本文应用宏观仿真模拟软件TransCAD软件，对公交线网的设施水平和公交线路客运能力水平评价方法进行了探讨，给出了评价指标计算模型。最后，通过对厦门市的城市公交线网规划方案进行实证评价，得出了较好的结果。     

基于信息熵的公交线网优化方案余弦排序

针对公交线网优化方案的排序问题,在对公交线网的优化目标和约束条件进行量化处理的基础上,利用余弦公式,建立了公交线网优化方案的余弦排序模型。 该模型在定义指标线段和理想指标线段的基础上,通过对决策方案与理想方案中指标线段和理想指标线段之间夹角余弦值的大小比较,得到公交线网优化的最佳决策方案。应用结果表明该模型能够较好地反映城市公交线网的实际情况,解决优化目标的权重分配问题,是一种很有效的公交线网优化方案排序方法。     

城市公交线网优化的灰色关联度决策模型

为了优化城市公交线路网络系统,在考虑城市公交系统多因素的基础上,用定量分析法把公交线网中的主要优化目标及约束条件用函数关系表示,在定义最佳方案点的基础上,以目标函数为因素指标集,以备选方案为论域集,利用灰色系统的关联度知识,建立了城市公交线网优化的定量决策模型.优化结果表明,优化后公交线网利用率增大,可达性良好,而且该法也为多指标决策问题提供了一种合理可行的方法.     

基于线性分派法对公交线网优化方案排序

利用线性分派法研究了公交线网优化方案的排序问题.在给出公交线网的优化原则、约束条件以及优化目标的情况下,利用函数关系将它们量化处理.在定义正负理想方案的基础上,对决策方案进行贴近度单排列,并综合所有指标求决策方案排列频率次数的情况下,建立了公交线网优化方案的线性分派模型.然后,利用匈牙利算法对模型进行了求解,得到了最佳的优化方案.最后,对模型应用的结果表明,该方法有广泛的应用前景.     

从公交线网的生成机理看复杂网络的多样性

复杂网络的拓扑特征源于其内在的演化生成机制.通过对城市公交线网的多个静态特征指标的实证分析,给出了一个生成公交线网的计算机模拟模型,并验证了该模型的有效性.通过将公交线网与现有多种复杂网络进行比较,本文揭示了现实世界复杂网络的多样性,为复杂系统的网络拓扑性质的研究提供了新的视角.通过实证分析本文得出公交线网对于随机的网络节点删除表现出鲁棒性,而对于以最大度为目标的顶点删除表现出相当弱的鲁棒性;研究结论可以直接应用于公交枢纽站点的选址和公交网络的总体性能评价.     

城市轨道交通线网规划方案综合评价指标体系研究

线网规划方案评价贯穿于线网方案构架设计及评优决策的始终 .通过总结国内外现有评价指标体系的使用情况 ,结合我国城市当前的规划工作实际 ,运用层次分析法和模糊综合评价方法相结合的方法 ,提出了一套适用于我国城市轨道交通线网规划的综合评价指标体系 .     

城市公共交通线网优化设计模型和方法

本文给出了“城市公共交通线网优化设计”的模型和方法。该研究以武汉市为背景,设计出了对线网进行调整的优化线网。整个优化计算用的程序系统已在M——150机上实现,可用于大、中城市公共交通线网及线路的各项时间、客流等指标的分析和优化设计。     

基于HTCP-net的multi-agent调度系统建模与仿真

从企业收集、监测互联网信息的实际需求出发,提出了基于multi-agent的分布式环境扫描系统的结构模型;同时,为满足系统重复采集更新信息的特殊需要,借鉴经典的Min-min启发式调度算法,设计了循环任务最早完成时间调度算法。依据赋时层次有色Petri网(HTCP-net)的理论,应用建模、仿真工具CPN tools建立了调度系统模型。对模型进行仿真,得到任务平均等待时间和各agent等待队列平均长度,与轮转调度和最短等待队列调度模型仿真结果的比较表明,所建立的调度模型既提高了企业用户满意度,又有效满足了系统周期性重复访问网站的任务需求。     

基于典型流道液阻的集成块线网动态特性仿真

分析了液压集成块线网动态特性仿真的研究意义,指出将功率键合图法和计算流体动力学(CFD)方法相结合是进行系统动态特性研究的有效方法.提出应用CFD方法对集成块线网中存在的典型流道流场进行分析,获得相关局部阻碍的阻力系数,依此建立起包含动态摩擦的线网分段集中参数键合图模型.通过数字仿真和实验结果的比较,检验了线网的动态性能,并分析了液流压力损失与孔道结构的关系,初步探讨了流道中典型结构的改进对线网系统特性的影响.     

战术导弹自适应飞行控制方案的数字仿真研究

利用仿真技术对高空高速飞行的战术导弹进行研究，是改进和设计武器系统的较理想的方法，本文在对现有某型地空导弹飞行控制系统进行全面仿真分析的基础上，根据新的性能指标。应用模型参考自适应控制理论推导出了自适应规律，完成了新方案设计，并通过全导弹飞行仿真对该方案进行了初步论证。论证结果表明，新型系统比原系统有很大改进，可满足高、中、低不同高度性能指标要求，且具有较好的抗干扰能力，为新型导弹武器系统设计提供了重要科学依据。     

可视化动态仿真技术及其应用

提出了集可视化面向资源建模技术、数字仿真技术、网络计划分析与优化技术、三维动态演示技术于一体的施工全过程可视化动态仿真思想 ,将施工系统作为一个整体 ,综合考虑施工工期、施工强度、交通运输以及各工序之间、各工作面之间的相互联系和制约 ,进行施工全过程的计算机仿真计算和施工方案的优化分析 ,获得合理的施工工期、机械设备配套方案、施工道路系统行车密度等重要参数 ,施工三维面貌在仿真计算中也可实时演示出来 .它为选择合理的施工组织方式、制定最佳的机械设备配置方案、编制可行的施工进度计划以及直观掌握了解施工全过程提供了有力的分析方法 .研究成果在实际地下洞室群施工组织设计中获得了成功的应用.     

突发事故下交通拥堵控制策略设计

突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能.     

微分器优化设计研究

提出了一种基于BP算法的正弦基函数神经网络模型 ,研究了该神经网络算法与线性相位微分器幅频特性的关系 ,证明了该神经网络算法的收敛性 ,给出了微分器的优化设计实例。与传统的雷米兹优化设计方法相比 ,提出的优化设计方法不需要计算矩阵的逆 ,因而解决了雷米兹优化设计方法求高阶矩阵逆的困难。计算机仿真结果表明了该算法模型的微分器的优化设计中不仅是有效的 ,而且是高效的     

飞行仿真转台框架结构动力学优化设计

针对某型号仿真转台台体框架，基于保证框架刚度和降低框架转动惯量的优化目标，利用有限元分析软件对其进行模态分析和模态修正，得到了框架各方向一阶固有振型频率基本一致的优化结果。在保证一定刚度的条件下进一步降低了框架的转动惯量，为框架结构优化设计提供了重要参考。     

基于奇异值分解的混合递阶遗传算法训练径向基神经网络

提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法--混合递阶遗传算法。它具有较高的学习效率,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数。利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测,取得了较好的效果。     

A BI-LEVEL FORMULATION AND QUASI-NEWTON ALGORITHM FOR STOCHASTIC EQUILIBRIUM NETWORK DESIGN PROBLEM WITH ELASTIC DEMAND

1 IntroductionThe network design problem (NDP) is to select link improvements or add new links to anexisting network suCh that social welfare is maximized while according for the route choicebehavior of network users and/or changes in demand. Two sets of decision-makers with differedsobjectives are involved in the NDP. The network users individually select their routes suchthat their individual travel costs are minimized, while the planners aim to make the bestnetwork improvements for reduc…     

基于神经网络的固体氧化物燃料电池电堆建模

针对现有的固体氧化物燃料电池(SOFC)模型过于复杂,难以满足工程上对SOFC系统实时控制设计的需要,提出了利用遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络实现对SOFC电堆建模。在建模过程中,利用遗传算法优化RBF神经网络的输出权值及高斯基函数的中心向量和基宽向量,采用优化后的参数作为网络初始值,然后利用梯度下降法对各参数进行调整。通过仿真对该建模的有效性和建模精度进行了检验。     

基于粗糙集的区域交通控制交通量属性约简

交通量属性的有效约简能够大大减少方案选择式城市区域实时交通控制系统在线SVM分类计算的计算量,是实现这种实时交通控制方式的关键一步。在遗传算法初始种群的产生和变异中引入了混沌算法,并提出了“混沌变异”的概念,由此构造了混沌遗传算法。将混沌遗传算法用于粗糙集的属性约简,并在构造适应度函数时引入了粗糙集理论的“支持度”。在初始种群的产生、交叉和变异算法中均采用约简的可辨别下三角矩阵判断个体的可行性。最后将所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法用来对城市区域交通控制交通量属性进行约简。仿真计算结果表明:所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法能有效地解决交通量的属性约简问题。     

基于正交试验法的神经网络优化设计

运用正交试验法,以三层前向型神经网络为例,对神经网络的训练样本、权值和阀值、训练参数的选择进行分析和研究。在此基础上,提出一种基于正交试验法的神经网络优化设计方法。研究结果表明,正交试验法对于神经网络模型的确定具有很好的效果,是一种既直观易行又客观科学的方法。     

一种小波神经网络结构及其学习算法研究

基于仿射小波神经网络的逼近原理和结构设计问题 ,本文提出了一种新型小波神经网络结构 ,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法 ,优化组合小波基元激励函数 ,实现了小波神经网络权系数的二次学习 ,避免了“维数灾”问题 ,改善了网络学习特性。计算机仿真结果表明 ,研究的小波神经网络结构及其学习算法简单有效 ,函数逼近更精确